情感分析方法、设备、介质及程序产品

本发明涉及计算机技术领域，公开了一种情感分析方法、设备、介质及程序产品，包括：将包含多种情感类别的数据集按照设定回归类别划分成不同的子任务；遍历各子任务，在采用当前子任务对脉冲神经网络进行训练时，随机选择当前子任务中设定个数的样本，计算各样本对应的权重重要性；根据权重重要性形成包含隶属度的模糊集，利用模糊集选择性地对全连接层中部分神经元和卷积结构中部分卷积核进行梯度屏蔽；在遍历完所有子任务后，获得用于情感分析的观测模型，利用观测模型对待测数据进行情感分析。本发明基于模糊集理论的梯度屏蔽方式能够提升情感分析任务中持续学习的能力，减少数据传输量，提高硬件处理速度，进而增加情感预测的准确性。